Total eclipse of the Internet: Traffic impacts in Iceland, Spain, and Portugal

Stop Averaging Percentages: The Metric Bug That Made My Weekly Report Lie

Bài viết chỉ ra lỗi sai phổ biến khi tính trung bình các tỷ lệ phần trăm (percentages) trong báo cáo, dẫn đến kết quả không chính xác so với dữ liệu gốc.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh lỗi phổ biến khi tính trung bình phần trăm—có thể gây ra sai lệch dữ liệu nghiêm trọng trong phân tích và quyết định kinh doanh.

Why every AI agent decision needs a receipt

Mỗi quyết định của AI agent cần được hỗ trợ bởi bằng chứng có cấu trúc (structured evidence packets) để đảm bảo tính đáng tin cậy, khả kiểm toán và có thể xác minh.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng hệ thống AI có thể minh bạch, kiểm chứng và bảo mật thông tin quyết định, giúp tránh các rủi ro về tính trung thực và trách nhiệm trong ứng dụng AI thực tế.

Calculate the Number of Days Between Order Date and Ship Date in Fabric Dataflow Gen2

Bài viết hướng dẫn cách tính số ngày giữa Order Date và Ship Date trong Fabric Dataflow Gen2 bằng Power Query, bao gồm xử lý kiểu dữ liệu ngày tháng, giá trị thiếu và ngày không hợp lệ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa và xử lý chính xác các tính toán thời gian trong Fabric Dataflow Gen2, đặc biệt khi làm việc với dữ liệu lịch sử giao hàng và đơn hàng, tránh lỗi do kiểu dữ liệu không chính xác hoặc giá trị thiếu trong Power Query.

The Future of Data Analytics: Why AI is rewriting the Analyst’s Job Description

AI đang tự động hóa các tác vụ như SQL, dashboard và phân tích tức thì. Tương lai của phân tích dữ liệu không phải là ít nhà phân tích hơn, mà là những nhà phân tích biết vận dụng phán đoán thay vì chỉ chạy truy vấn.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI không chỉ thay thế kỹ năng phân tích dữ liệu truyền thống mà còn mở ra cơ hội cho các nhà phát triển trở thành những người dẫn dắt quyết định thông minh bằng cách kết hợp kỹ thuật và logic để tối ưu hóa hệ thống phân tích.

Where did the old web go? We followed 657,607 links to find out.

A complete crawl of every restored 0.mk link from 2009 to 2014 found that 76.7% no longer return a loading page.

My rules for using spreadsheets

Bài viết lập luận rằng bảng tính (spreadsheets) chỉ nên dùng cho những tác vụ nhỏ, đơn giản hoặc như vùng chứa tạm thời trước khi xuất dữ liệu, vì các file Excel phức tạp thường dễ lỗi và cấu trúc không nhất quán. Tác giả so sánh Pandas và SQLite qua ví dụ nhóm dữ liệu tên trẻ em Mỹ, thể hiện khả năng tương đương của hai công cụ trong truy vấn nhóm (groupby) và tóm tắt dữ liệu.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách phân biệt khi nên sử dụng bảng tính (spreadsheet) với các công cụ dữ liệu chuyên dụng như Pandas hay SQLite, tránh rủi ro sai sót và hiệu suất khi xử lý dữ liệu lớn và phức tạp.

Secure by Design: Building AI data Analytics Platforms Enterprises Can Trust

Một kỹ sư phần mềm cấp cao tại AWS chia sẻ các nguyên tắc đã được kiểm chứng trong thực tế để xây dựng các nền tảng phân tích dữ liệu AI an toàn, đáng tin cậy cho doanh nghiệp. Các thách thức chính bao gồm tích hợp dữ liệu đa nguồn, rò rỉ dữ liệu dựa trên suy luận, pipeline tồn tại lâu với quyền hạn thay đổi và yêu cầu truy cập đa vai trò phức tạp. Năm nguyên tắc thiết kế cốt lõi gồm: kiểm soát truy cập dựa trên dữ liệu (ở mức độ hàng/đặc tính), dễ dàng kiểm toán dữ liệu, tách biệt truy cập mô hình khỏi truy cập dữ liệu, thực thi container hóa cô lập như ranh giới bảo mật, và coi ranh giới mạng là các điều khiển tin cậy hàng đầu. Kinh nghiệm vận hành các dịch vụ AWS OpenSearch, FinSpace và Bedrock ở quy mô lớn cho thấy những lối tắt bảo mật sớm sẽ dẫn đến ràng buộc kiến trúc tốn kém, đồng thời cơ sở hạ tầng chia sẻ tiềm ẩn rủi ro cô lập chỉ bộc lộ khi chịu tải sản xuất.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách xây dựng các nền tảng phân tích dữ liệu AI an toàn từ thiết kế, tránh rủi ro về quyền truy cập, bảo mật dữ liệu và hiệu suất khi triển khai ở quy mô doanh nghiệp.